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面板数据（panel data）是指不同对象在不同时间上的指标数据。比如100个公司，每个公司有5年的数据，即100*5=500行数据。如下图：每个公司编号下有5年（2011~2015）的数据。在实际研究中，需要首先告诉SPSSAU，研究对象（公司编号）和时间点（年份）分别是什么。

如果100个公司，每个公司5年，总计500行并没有缺失数据，此种数据叫平衡数据。如果出现个别公司少了某个的数据，此种数据叫不平衡数据。

面板数据进行回归影响关系研究时，即称为面板模型（面板回归）。一般情况下，面板模型可继续分为三种类型，分别是FE模型，POOL模型(就是普通的OLS回归)和RE模型。最终应该选择哪个模型，可通过各个检验进行判断。SPSSAU分别进行F检验，BP检验和Hausman检验（豪斯曼检验）,以判断出最终应该使用哪个模型(现实研究中，可能还有其它的检验方法)。

F检验用于判断FE和POOL模型，如果p 值小于0.05，则应该以FE模型为准。BP检验用于判断RE和POOL模型，如果p 值小于0.05，则应该以RE模型为准。Hausman检验用于判断FE和RE模型，如果p 值小于0.05，则应该以FE模型为准。结合三个检验，最终判断出哪个模型最优。

除了F检验，BP检验和经典的Hausman检验（豪斯曼检验）外，可能还有其它检验，但SPSSAU暂未提供。

如果是经济类数据，多数情况下FE模型更优，因而很多研究直接默认不检验直接使用FE模型；